library(tidyverse)
library(lubridate)
library(glue)
library(here)
library(ggtext)
library(patchwork)
library(kableExtra)
library(hrbrthemes)
library(tidytext)
library(wordcloud)
source(here("src/5-funcao-limpando-texto.R"))
set.seed(1014)

knitr::knit_hooks$set(inline = function(x) prettyNum(x, big.mark = ".", decimal.mark = ","))

options(
  digits = 1,
  scipen = 999,
  OutDec = ",",
  knitr.kable.NA = "",
  radian.auto_match = FALSE
)

Sys.setenv(LANGUAGE = "pt-br")
Sys.setlocale("LC_TIME", "pt_BR")
#> [1] ""

# helper
`%notin%` <- function(x, y) !(x %in% y)
# aplica identidade visual da TB/AeP:
source(here("src/0-paleta-de-cores.R"), encoding = "utf-8")

theme_set(theme_minimal())

theme_update(
  panel.grid.minor = element_blank(),
  panel.background = element_rect(fill = "gray97", color = "transparent")
)

Análises de pedidos de acesso a informação via LAI considerando a decisão de acesso.

Atenção!

Atenção: Eu fiz os agrupamentos para visualizar os órgãos de maneira mais focada, mas os critérios apenas intuitivos e baseados nos próprios nomes dos órgãos.

Atenção: a análise das núvens de palavras contemplam somente o período de 2015 até 2021, pois antes disso a base de dados não é disponibilizada pela CGU

pedidos_painel <- "dados/load/rds/base-cgu.rds" %>%
  here() %>%
  readRDS() %>%
  pluck("pedidos") %>%
  janitor::clean_names() %>% 
  mutate(
    ts_registro = data_registro,
    ts_resposta = data_resposta,
    data_registro = dmy(data_registro) %>% floor_date(unit = "month"),
    data_resposta = dmy(data_resposta) %>% floor_date(unit = "month")) %>% 
  rename(orgao = orgao_destinatario) %>%
  filter(!is.na(decisao),
         !is.na(data_resposta),
         data_registro < ymd("2021-10-01"), 
         esfera == "Federal")

pedidos_clean <- "dados/load/rds/pedidos-clean.rds" %>% 
  here() %>% 
  readRDS()
orgaos_count_decisao <- pedidos_painel %>%
  select(id_pedido, data_registro, decisao, orgao) %>%
  add_count(data_registro, name = "n_mes") %>%
  add_count(data_registro, orgao, name = "n_mes_orgao") %>%
  add_count(data_registro, decisao, name = "n_mes_decisao") %>%
  add_count(data_registro, decisao, orgao, name = "n_mes_decisao_orgao") %>% 
  select(id_pedido:n_mes, n_mes_decisao, n_mes_orgao, n_mes_decisao_orgao)

wafflechart_acesso_negado <- function(df, x, 
  titulo = "Maiores taxas de acessos negados registrada em um ano, por órgão") {
  
  df %>%
    filter(str_detect(orgao, x), decisao == "Acesso Negado") %>% 
    mutate(
      taxa_interna = n_mes_decisao_orgao / n_mes_orgao,
      taxa_global = n_mes_decisao_orgao / n_mes_decisao
    ) %>% 
    group_by(orgao) %>% 
    ungroup() %>% 
    group_by(ano = year(data_registro),
             orgao) %>% 
    summarise(
      `Taxa interna máxima registrada em um ano` = max(taxa_interna, na.rm = T),
      `Taxa global máxima registrada em um ano` = max(taxa_global, na.rm = T),
      .groups = "drop"
    ) %>% 
    pivot_longer(-c(ano, orgao), names_to = "categoria", values_to = "valor") %>%
    complete(ano, orgao, categoria) %>% 
    filter(categoria == "Taxa interna máxima registrada em um ano") %>% 
    ggplot(aes(
      x = factor(ano),
      y = reorder(orgao, valor, na.rm = T),
      fill = valor
    )) +
    geom_tile(color = "gray80") +
    geom_text(
      data = . %>% 
        filter(valor >= .15 | (valor >= .1 & str_detect(orgao, "^MEC "))),
      aes(label = scales::percent(valor, accuracy = 0.1, decimal.mark = ",")),
      size = 3) +
    scale_x_discrete(position = "top") +
    scale_fill_gradientn(
      colors = c("white", cores_aep[["laranja"]], cores_aep[["rosa"]]),
      na.value = "gray90",
      labels = scales::percent_format()
    ) +
    theme(
      panel.grid = element_blank(),
      legend.position = "top",
      legend.direction = "horizontal",
      legend.justification = "left"
    ) +
    labs(
      title = titulo,
      subtitle = glue(
        "Valor máximo registrado no ano de referência (% ao total de pedidos recebidos)"
      ),
      x = NULL,
      y = NULL,
      fill = "%"
    )

}
militares <- "^(CEX|CMAR|COMAER)"
ministerio <- "Ministério|^(CGU|CC-PR|SEGOV|SGPR|AGU|GSI|VPR|PR )"
empresa_publica <- "Ltda$|S\\.A\\.?$|Empresa|Companhia"
educacao <- "Universidade|Escola|Colégio|Instituto Federal de Educação|^CEFET"
saude <- "EBSERH|Hospital|Maternidade"
bancos <- "^(BB|CEF|CMB)\\s|Banco"
cultura <- c(
  "ANCINE",
  "FBN",
  "FCP",
  "FUNARTE",
  "FCRB",
  "IPHAN",
  "FUNDAJ"
) %>% paste(collapse = "|")
cultura <- glue("^({cultura})\\s|Museu")

meio_ambiente <- c(
  "MMA",
  "FUNAI",
  "ICMBio",
  "IBAMA",
  "INCRA",
  "FCP",
  "INPE-MCT",
  "INPA"
) %>% paste(collapse = "|")
meio_ambiente <- glue("^({meio_ambiente})\\s")

ciencia <- c(
  "AEB",
  "CAPES",
  "CNPQ",
  "FINEP",
  "FNDE",
  "CBPF",
  "JBRJ",
  "CETEM",
  "CETENE",
  "CNEN",
  "INT",
  "LNCC-MCT",
  "ON-MCT",
  "LNA",
  "INPI",
  "ITI",
  "INPE-MCT",
  "IBICT",
  "CTI",
  "IPEA",
  "FIOCRUZ",
  "IBC",
  "IBGE",
  "INEP",
  "INES",
  "INSA",
  "FUNDACENTRO",
  "FUNASA"
) %>% paste(collapse = "|")
ciencia <- glue("^({ciencia})\\s")

agencias_reguladoras <- c(
  "INMETRO",
  "ANA(C|TEL)?",
  "ANEEL",
  "ANTAQ",
  "ANTT",
  "ANP",
  "ANM",
  "ANPD",
  "ANS",
  "ANVISA",
  "CADE",
  "COAF",
  "CVM",
  "SERPRO"
) %>% paste(collapse = "|")
agencias_reguladoras <- glue("^({agencias_reguladoras})\\s")


pedidos_painel %>% distinct(orgao) %>% 
  arrange(orgao) %>% 
  filter(
    !str_detect(orgao, educacao),
    !str_detect(orgao, saude),
    !str_detect(orgao, militares),
    !str_detect(orgao, ministerio),
    !str_detect(orgao, empresa_publica),
    !str_detect(orgao, bancos),
    !str_detect(orgao, cultura),
    !str_detect(orgao, meio_ambiente),
    !str_detect(orgao, ciencia),
    !str_detect(orgao, agencias_reguladoras)
  ) %>% print(n = Inf)
#> # A tibble: 18 x 1
#>    orgao                                                                        
#>    <chr>                                                                        
#>  1 AN – Arquivo Nacional                                                        
#>  2 DEPEN – Departamento Penitenciário Nacional                                  
#>  3 DNIT – Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes                
#>  4 DNOCS – Departamento Nacional de Obras Contra as Secas                       
#>  5 DPF – Departamento de Polícia Federal                                        
#>  6 DPRF – Departamento de Polícia Rodoviária Federal                            
#>  7 DPU – Defensoria Pública da União                                            
#>  8 FUNAG – Fundação Alexandre de Gusmão                                         
#>  9 FUNPRESP  - Fundação de Previdência Complementar do Servidor Público Federal~
#> 10 IMBEL – Indústria de Material Bélico do Brasil                               
#> 11 INSS – Instituto Nacional do Seguro Social                                   
#> 12 Órgão para Teste -  pedidos endereçados a esse órgão não serão respondidos/r~
#> 13 PREVIC – Superintendência Nacional de Previdência Complementar               
#> 14 SUDAM – Superintendência do Desenvolvimento da Amazônia                      
#> 15 SUDECO – Superintendência de Desenvolvimento do Centro-Oeste                 
#> 16 SUDENE – Superintendência do Desenvolvimento do Nordeste                     
#> 17 SUFRAMA – Superintendência da Zona Franca de Manaus                          
#> 18 SUSEP – Superintendência de Seguros Privados

Pastas ministeriais

orgaos_count_decisao %>% 
  mutate(orgao = str_wrap(orgao, 40)) %>% 
  wafflechart_acesso_negado(ministerio)

Presidência da República

orgaos_count_decisao %>% 
  filter(orgao == "PR – Presidência da República") %>% 
    mutate(
      taxa_interna = n_mes_decisao_orgao / n_mes_orgao,
      taxa_global = n_mes_decisao_orgao / n_mes_decisao
    ) %>% 
    group_by(orgao, decisao) %>% 
    summarise(
      n_ano = sum(n_mes_decisao_orgao),
      tx_interna_media = mean(taxa_interna, na.rm = T),
      tx_global_media = mean(taxa_global, na.rm = T),
      .groups = "drop"
    )
#> # A tibble: 6 x 5
#>   orgao          decisao                  n_ano tx_interna_media tx_global_media
#>   <chr>          <chr>                    <int>            <dbl>           <dbl>
#> 1 PR – Presidên~ Acesso Concedido          6777            0.797         0.00814
#> 2 PR – Presidên~ Acesso Negado              226            0.229         0.0151 
#> 3 PR – Presidên~ Acesso Parcialmente Con~     2            0.583         0.00971
#> 4 PR – Presidên~ Informação Inexistente      64            0.238         0.0156 
#> 5 PR – Presidên~ Órgão não tem competênc~     4            0.182         0.00385
#> 6 PR – Presidên~ Pergunta Duplicada/Repe~     2            0.15          0.00643
  
orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(orgao == "PR – Presidência da República") %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

A presidência da República negou pedidos de acesso a informação somente em 2012 e 2018.

#' paleta de cores
pal <- c(
  cores_tb[["azul"]],
  cores_aep[["cinza"]],
  cores_aep[["laranja"]],
  cores_aep[["rosa"]]
)

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  mutate(
    assunto_pedido = if_else(
      assunto_pedido == "Outros em Segurança e Ordem Pública",
      str_glue("{assunto_pedido}\n(negado em {2018})"),
      str_glue("{assunto_pedido}\n(negado em {2012})")
    )) %>% 
  ggplot(aes(fill = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             x = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    x = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    fill = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

GSI - PR

orgaos_count_decisao %>% 
  filter(str_detect(orgao, "^GSI")) %>% 
    mutate(
      taxa_interna = n_mes_decisao_orgao / n_mes_orgao,
      taxa_global = n_mes_decisao_orgao / n_mes_decisao
    ) %>% 
    group_by(orgao, decisao) %>% 
    summarise(
      n_ano = sum(n_mes_decisao_orgao),
      tx_interna_media = mean(taxa_interna, na.rm = T),
      tx_global_media = mean(taxa_global, na.rm = T),
      .groups = "drop"
    )
#> # A tibble: 7 x 5
#>   orgao                 decisao           n_ano tx_interna_media tx_global_media
#>   <chr>                 <chr>             <int>            <dbl>           <dbl>
#> 1 GSI-PR – Gabinete de~ Acesso Concedido  13208            0.548         0.00197
#> 2 GSI-PR – Gabinete de~ Acesso Negado     11978            0.435         0.0189 
#> 3 GSI-PR – Gabinete de~ Acesso Parcialme~   919            0.164         0.0110 
#> 4 GSI-PR – Gabinete de~ Informação Inexi~   832            0.212         0.0206 
#> 5 GSI-PR – Gabinete de~ Não se trata de ~   120            0.123         0.00339
#> 6 GSI-PR – Gabinete de~ Órgão não tem co~   315            0.168         0.0140 
#> 7 GSI-PR – Gabinete de~ Pergunta Duplica~   438            0.133         0.0196
  
orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^GSI")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  ggplot(aes(fill = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             x = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    x = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    fill = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

Acesso negado em assunto “Outros em Defesa Nacional”
wordcloud_gsi <- function(df, assunto, campo) {
  
  cor <- if_else(campo == "resposta_clean", cores_aep[2], cores_tb[5])
  titulo <- if_else(
    campo == "resposta_clean", 
    "Frequência de palavras na resposta",
    "Frequência de palavras no pedido"
  )
  
  layout(matrix(c(1, 2), nrow = 2), heights = c(.5, 6))
  par(mar = rep(0, 4))
  plot.new()
  text(x = 0.5, y = 0.5, titulo)
  
  pedidos_clean %>% 
    filter(id_pedido %in% orgao$id_pedido) %>% 
    inner_join(orgao) %>% 
    filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
    filter(assunto_pedido == assunto) %>% 
    select(
      "id_pedido",
      all_of(campo),
      "data_registro",
      "ano",
      "orgao",
      "assunto_pedido",
      "decisao",
      "especificacao_decisao",
      "sub_assunto_pedido"
    ) %>% 
    unnest_tokens(word, campo) %>% 
    anti_join(stopwords) %>% 
    mutate(word = str_extract(word, "[a-z']+"),
           word = if_else(word == "urltag", "link-url", word)) %>% 
    filter(word != "ddmmyyyy",
           word != "art",
           word != "nup",
           word != "www",
           word != "quot",
           !str_count(word) %in% c(1, 2)) %>% 
    count(word, sort = T) %>% 
    with(wordcloud(word, n, max.words = 150, scale = c(3, .5), 
            random.order = F,
            random.color = F,
             main = title,
            colors = c(cores_tb[["cinza_claro"]],
                       cores_aep[["laranja"]],
                       cor)))

}
wordcloud_gsi(pedidos_clean, "Outros em Defesa Nacional", "detalhamento_solicitacao_clean")

wordcloud_gsi(pedidos_clean, "Outros em Defesa Nacional", "resposta_clean")

GSI - Acesso negado em assunto “Acesso à informação”
wordcloud_gsi(pedidos_clean, "Acesso à informação", "detalhamento_solicitacao_clean")

wordcloud_gsi(pedidos_clean, "Acesso à informação", "resposta_clean")

GSI - Acesso negado em assunto “Direitos Humanos”
wordcloud_gsi(pedidos_clean, "Direitos Humanos", "detalhamento_solicitacao_clean")

wordcloud_gsi(pedidos_clean, "Direitos Humanos", "resposta_clean")

GSI - Acesso negado em assunto “Direitos Humanos”
wordcloud_gsi(pedidos_clean, "Transparência", "detalhamento_solicitacao_clean")

wordcloud_gsi(pedidos_clean, "Transparência", "resposta_clean")

VPR - Vice-Presidência da República

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^VPR ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

VPR - Todo período
wordcloud_ministerios <- function(df, campo, select_ano) {
  
  cor <- if_else(campo == "resposta_clean", cores_aep[2], cores_tb[5])
  titulo <- if_else(
    campo == "resposta_clean", 
    "Frequência de palavras na resposta",
    "Frequência de palavras no pedido"
  )
  
  layout(matrix(c(1, 2), nrow = 2), heights = c(.5, 6))
  par(mar = rep(0, 4))
  plot.new()
  text(x = 0.5, y = 0.5, titulo)
  
  pedidos_clean %>% 
    filter(id_pedido %in% orgao$id_pedido) %>% 
    inner_join(orgao) %>% 
    filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
    filter(ano %in% select_ano) %>% 
    select(
      "id_pedido",
      all_of(campo),
      "data_registro",
      "ano",
      "orgao",
      "assunto_pedido",
      "decisao",
      "especificacao_decisao",
      "sub_assunto_pedido"
    ) %>% 
    unnest_tokens(word, campo) %>% 
    anti_join(stopwords) %>% 
    mutate(word = str_extract(word, "[a-z']+"),
           word = if_else(word == "urltag", "link-url", word)) %>% 
    filter(word != "ddmmyyyy",
           word != "art",
           word != "nup",
           word != "www",
           word != "requerida",
           word != "requerente",
           # word != "informacao",
           # word != "informacoes",
           word != "gov",
           word != "ora",
           word != "senhoria",
           word != "cabe",
           word != "faca",
           word != "quot",
           !str_count(word) %in% c(1, 2)) %>% 
    count(word, sort = T) %>% 
    with(wordcloud(word, n, max.words = 150, scale = c(3, .5), 
            random.order = F,
            random.color = F,
             main = title,
            colors = c(cores_tb[["cinza_claro"]],
                       cores_aep[["laranja"]],
                       cor)))

}
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MRE - Ministério das Relações Exteriores

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MRE ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MRE - Todo período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

SEGOV/PR - Secretaria de Governo da Presidência da República

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^SEGOV")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

AGU - Advocacia Geral da União

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^AGU ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

AGU - Todo período

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

CC/PR - Casa Civil da Presidência da República

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^CC-PR ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

CC/PR - Todo período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MME Ministério de Minas e Energia

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MME ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MME - Todo período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

SGPR - Secretaria Geral da Presidência da República

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^SGPR ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

SGPR - Todo período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MCTI – Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MCTI ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MCTI - Todo Período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

CGU – Controladoria-Geral da União

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^CGU ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

CGU - Todo Período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

ME - Ministério da Economia

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^CGU ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

ME - Todo Período

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MD – Ministério da Defesa

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MD ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MD - Todo Período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MINFRA - Ministério da Infraestrutura

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MINFRA ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MINFRA - Todo período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MMA - Ministério do Meio Ambiente

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MMA")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

wordcloud_mma <- function(df, campo) {
  
  cor <- if_else(campo == "resposta_clean", cores_aep[2], cores_tb[5])
  titulo <- if_else(
    campo == "resposta_clean", 
    "Frequência de palavras na resposta",
    "Frequência de palavras no pedido"
  )
  
  layout(matrix(c(1, 2), nrow = 2), heights = c(.5, 6))
  par(mar = rep(0, 4))
  plot.new()
  text(x = 0.5, y = 0.5, titulo)
  
  pedidos_clean %>% 
    filter(id_pedido %in% orgao$id_pedido) %>% 
    inner_join(orgao) %>% 
    filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
    select(
      "id_pedido",
      all_of(campo),
      "data_registro",
      "ano",
      "orgao",
      "assunto_pedido",
      "decisao",
      "especificacao_decisao",
      "sub_assunto_pedido"
    ) %>% 
    unnest_tokens(word, campo) %>% 
    anti_join(stopwords) %>% 
    mutate(word = str_extract(word, "[a-z']+"),
           word = if_else(word == "urltag", "link-url", word)) %>% 
    filter(word != "ddmmyyyy",
           word != "art",
           word != "nup",
           word != "www",
           word != "requerida",
           word != "requerente",
           # word != "informacao",
           # word != "informacoes",
           word != "gov",
           word != "ora",
           word != "senhoria",
           word != "cabe",
           word != "faca",
           word != "quot",
           !str_count(word) %in% c(1, 2)) %>% 
    count(word, sort = T) %>% 
    with(wordcloud(word, n, max.words = 150, scale = c(3, .5), 
            random.order = F,
            random.color = F,
             main = title,
            colors = c(cores_tb[["cinza_claro"]],
                       cores_aep[["laranja"]],
                       cor)))

}
MMA - todos os pedidos
wordcloud_mma(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean")

wordcloud_mma(pedidos_clean, "resposta_clean")

MS – Ministério da Saúde

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MS ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MS - Todo Período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MS - Ano de 2020 e 2021
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2020:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2020:2021)

pedidos_painel %>% glimpse()
#> Rows: 1.071.664
#> Columns: 24
#> $ id                    <int> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ~
#> $ path                  <chr> "C:/Users/rauld/Documents/negativas-acesso-infor~
#> $ ano                   <chr> "2012", "2012", "2012", "2012", "2012", "2012", ~
#> $ id_pedido             <chr> "1346790", "1346791", "1346792", "1346793", "134~
#> $ protocolo_pedido      <chr> "18600000027201241", "08850000004201231", "08850~
#> $ esfera                <chr> "Federal", "Federal", "Federal", "Federal", "Fed~
#> $ uf                    <chr> "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", ~
#> $ municipio             <chr> "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", "", ~
#> $ orgao                 <chr> "BACEN – Banco Central do Brasil", "MJSP – Minis~
#> $ situacao              <chr> "Concluída", "Concluída", "Concluída", "Concluíd~
#> $ data_registro         <date> 2012-05-01, 2012-05-01, 2012-05-01, 2012-05-01,~
#> $ prazo_atendimento     <chr> "05/06/2012", "05/06/2012", "05/06/2012", "05/06~
#> $ foi_prorrogado        <chr> "Não", "Não", "Não", "Não", "Não", "Não", "Não",~
#> $ foi_reencaminhado     <chr> "Não", "Não", "Não", "Não", "Não", "Não", "Não",~
#> $ forma_resposta        <chr> "Pelo sistema (com avisos por email)", "Correspo~
#> $ origem_solicitacao    <chr> "Internet", "Internet", "Internet", "Internet", ~
#> $ id_solicitante        <chr> "2104514", "2104756", "2104759", "2104759", "210~
#> $ assunto_pedido        <chr> "Outros em Economia e Finanças", "Abastecimento"~
#> $ data_resposta         <date> 2012-05-01, 2012-06-01, 2012-06-01, 2012-06-01,~
#> $ decisao               <chr> "Acesso Negado", "Acesso Parcialmente Concedido"~
#> $ especificacao_decisao <chr> "Pedido incompreensível", "Parte da informação i~
#> $ sub_assunto_pedido    <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, ~
#> $ ts_registro           <chr> "15/05/2012", "15/05/2012", "15/05/2012", "15/05~
#> $ ts_resposta           <chr> "16/05/2012", "01/06/2012", "05/06/2012", "05/06~
orgaos_count_decisao %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MS "),
         decisao == "Acesso Negado",
         between(data_registro, ymd("2020-01-01"), ymd("2021-12-01"))) %>%
  transmute(
    data_registro,
    decisao,
    n_mes_decisao_orgao,
    n_mes_decisao,
    tx = n_mes_decisao_orgao / n_mes_decisao
  ) %>%
  distinct() %>% 
  ggplot(aes(x = data_registro, y = tx)) +
  geom_col(fill = cores_aep[["rosa"]]) +
  geom_point() +
  hrbrthemes::scale_y_percent() +
  scale_x_date(date_breaks = "4 months", 
               date_labels = "%b-%Y",) +
  labs(
    x = NULL, 
    y = "% de acessos negados", 
    title = "Ministério da Saúde - pedidos de acesso a informação com acesso negado",
    subtitle = "Como % do total de pedidos registrados no FalaBr\nPeríodo: Jan/2020 até "
  )

MAPA – Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MAPA ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

Mapa - Todo Período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MMFDH – Ministério da Mulher, da Família e dos Direitos Humanos

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MMFDH ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MMFDH - Todo Período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MCIDADANIA - Ministério da Cidadania (Desenvolvimento Social e Espor~

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MCIDADANIA ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MCIDADANIA - Todo Período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MJSP – Ministério da Justiça e Segurança Pública

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MJSP ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MCIDADANIA - Ministério da Cidadania (Desenvolvimento Social e Espor~

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MCIDADANIA ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MCIDADANIA
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MTur - Ministério do Turismo (Turismo e Cultura)

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MTur ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MDR - Ministério do Desenvolvimento Regional

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MDR ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MDR - Todo Período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MEC – Ministério da Educação

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MEC ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()

MEC - Todo Período
wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "detalhamento_solicitacao_clean", 2015:2021)

wordcloud_ministerios(pedidos_clean, "resposta_clean", 2015:2021)

MCOM - Ministério das Comunicações

orgao <- pedidos_painel %>%
  filter(str_detect(orgao, "^MCOM ")) %>% 
  select(id_pedido, data_registro, ano, orgao, 
         assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao,
         sub_assunto_pedido) %>% 
  mutate(especificacao_decisao = replace_na(especificacao_decisao, "Não especificada"))

orgao %>% 
  filter(decisao == "Acesso Negado") %>%
  count(ano, assunto_pedido, decisao, especificacao_decisao) %>% 
  add_count(assunto_pedido, wt = n) %>% 
  filter(nn > 10) %>% 
  ggplot(aes(x = reorder(especificacao_decisao, n),
             y = n,
             fill = reorder(assunto_pedido, nn))) +
  #scale_fill_manual(values = pal) +
  labs(
    title = "Acessos negados por assunto e especificação da decisão",
    subtitle = str_glue("{unique(orgao$orgao)}"),
    fill = "Assunto do pedido",
    y = "Quantidade",
    x = "Especificação da decisão"
  ) +
  geom_col() +
  coord_flip()